Informe de la Metodologia usada para la elaboracion de ... - ITTO

Proyecto PO 138/02"Evaluacion integral y estrategia para el manejo sostenible de bosquessecundarios de la region de Selva Central del Peru"Personal del Proyecto:Jose Rios TrigosoIng. Fort, M. Se.CoordinadorRolando Vivaneo VieeneioGe6grafoExperto SIGEdwin Quispe SotoLie. Mat., M. Se.Experto InformatieaMarilu Tovar BaeaIng. Fort. y Amb.Asistente SIGTattiana Mareas CaeeresBr. GeografiaAsistente SIGNeyl Camaeho ParaguayBr. InformatieaAsistente InformatieaLisseth Vega LazaroBr. SoeiologiaAsistente en SoeioeeonomiaTraey Velita RuizTeenieo ContableSeeretaria - AdministradoraRyan Diaz ManuyamaTeenieo ContableAsistente AdministrativoCluber Roeha UrbinaConserje-Guardian

(NDICEIntroducci6n ..... ... ......... ........................................ ................................... .Objetivo ..................... ................. .... ............................ ........... .. .. .. ...... .Generalidades .................................................... ..................................... .1. Escala de trabajo ..................................................................................................... .2. Criterios para la selecci6n de la fuente primaria de informaci6n ........................ .2.1 Tipo de sensor ......... .. ............................................................. . ..2.2 Fecha de Adquisici6n .............................................................................. .2.3 Resoluci6n Espectral .. ..... ... ..................... ..... .. ............................. ... ....... .. .3. Informaci6n complementaria .. ... ....... ... ........................... ....... .. .................. .... ...... .CAPiTULO IMarco Conceptual1.1 Imagenes Landsat .............................. ................................ .. ........................ .1.2 Imagenes ASTER .... .............................................. .................. .... .......... ....... ..1.3 Comparaciones entre ASTER y Landsat .... ............ ................... ...... ....... ...... ..lA Analisis de imagenes de satelite ......................................... .......................... .1.5 Criterios generales para la interpretaci6n de imagenes .. .............................. .1.5.1.. Textura1.5.2 Forma ............................................................................ .1.5.3 Tamaf'io ........................................................................ ..1.5,4 Patr6n .......................................................................... .. .1.5.5 Sombras ..... .................. ............................. .. .................. .1.5 .6 Localizaci6n .............................................. .. ................... .1.6 Analisis estadistico .... .. ... ........... ................................................. .1.7 Analisis de perfiles espectrales .... ..... .... ........... ......................... ..1.8 Analisis de componentes principales .................. ...... .. ............... ..1.9 Indice de vegetaci6n de diferencia normalizado (NDVI) ..... .... ... .l.l 0 Clasificaci6n no supervisada ..... ................................................. .CAPiTULO 11Metodologia2.1 Correcci6n geometrica ... .. ... .. .................... ... ................ .. .................. . .2.2 Generaci6n de la banda sintetica .... .......................................... ....... .2.3 Realces ............................................................................... ........... ... .2.4 Acopio de informaci6n de campo (ground truth) .............................. .2.5 Determinaci6n de las unidades muestrales y parcelas demuestreo ... .............................................. .......... .. .......... ......... ............ .2.6 Generaci6n de la leyenda de trabajo ......................... .. ..... ......... ...... ..2.7 Clasificaci6n mixta del area de estudio ................ ........ .. ................. ..2.8 Analisis estadistico ... ..................... ..... ..... ........... .............................. .2.9 Generaci6n del mapa final ................................................ .. ............. ..2.10 Calculo de la precisi6n del mapa .. ........ ........................ ................. ..pag.567777777881010111212121313141415151617182021212121212222222223IJ

2.11 Acopio de la Informacion ........ .. ....... .......... .. .... .. ............................... 232.12 Coeficiente KAPPA ....................................................................... ... 232.13 Tabla de contingencia de matriz 0 error 24CAPiTULO IIICaracterizaci6n de los tipos de Bosque Secundario 253.1 Definiciones .. ........ ........ .......................... .. ....... ..... ......... .. ..... ............. 253.1.1 Bosque primario .................................................................... 253.1.2 Bosque natural modificado ............................. ... ................... 253.1.2.1 Bosque primario manejado .................................. 253.1.2.2 Bosques secundarios y degradados .................... 253.2 Criterios para definir rangos de edad de bosque secundario ............ 26CAPiTULO IVUnidades Cartograticas 274.1 Bosque secundario de 1 a 3 anos ...................................................... 274.2 Bosque secundario de 4 a 6 anos ..................................................... 274.3 Bosque secundario de 7 a 10 anos ................................................... 284.4 Bosque secundario Tardio ............................................... .. .... ... .. ... .... 284.5 Bosque primario Remanente ............................................................. 294.6 Asociacion cultivo permanente y forestal .......................................... 294.7 Areas de Cultivo ........................... ... .. ........................................... ... .. 294.8 Pastizales .. ... ........ ..... .. ... ... ...... .......... ................................................. 304.9 Areas degradadas ........................................... ... .. ..... .. ..... .. ............ ... 304.10 Suelo expuesto .................. .................. .. ........................................... 314.11 Otras Areas ........................................... ........................................... 31CAPiTULO VMapas de cobertura vegetal elaborados .... .. ............... .......................... 325.1 Sector Pascual, Union Capiri y Capirushari (Satipo) .. ....................... 355.2 Sector Rio Negro .. ... .. ... ................................... .. .................... ... ......... 395.3 Distrito de Coviriali ...................................................................... ....... 425.4 Sector Quimiriki . ....... ..... ............... .... ............. ................................ ..... 455.5 Sector Yurinaki ................................................................................... 475.6 Sector Belen de Anapiari ................................. ............................ ...... 495.7 Sector Pichanaki ....................................... .................. :...................... 525.8 Sector Bajo Shiringal ..... ................................ ... ................................. 555.9 Sector Santa Martha ................ ................ .. ........................................ 57CAPiTULO VIConclusiones ...... ....................... .. ... .. .. .......... .................. ................ ......... 5911Bibliografia .... .... .... .. .. ....................... .. .. .. ....... .. ..... .... .. ... .. ....... ..... .. 60

INTRODUCCIONEn el marco del Proyecto PD 138/02 Rev.2 (F) Evaluacion Integral y Estrategiapara el Manejo Sostenible de los Bosques Secundarios de la Region de Selva Central,se desarrolla este manual sobre la Metodologia de elaboracion de productoscartograficos digitales y analogicos, aplicados a la evaluacion de bosques secundariosa nivel local. Se espera que el manual tenga un efecto multiplicador por medio de lacapacitacion y autodidactica, dirigido a tecnicos con conocimiento basico de latecnologia de teledeteccion.Es imperativo mencionar que esta primera version del manual, proporciona laspautas mas sencillas, pero a la vez susceptibles de mejoras en el tiempo, esperandoque al final de los reajustes necesarios, se culmine en una version, cuya aplicacionpermita la obtencion de productos cartograficos de la misma calidad.Figura 1. Mapa de ubicacion del area de estudio~--~~4-~--------+-----~~------+----~ ~~~~~--~-f-4----+ ;~~~~J0°z~« ...w­uU0«ILArea del Proyecto" ' VI /O"wMAPA DE UBICACI6N EN EL PERUFuente: Elaboraci6n propia

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)Esta generaci6n de mapas nos permite evaluar la deforestaci6n a nivel distrital,que en conjunto con otros estudios ya sean de tipo socioecon6mico forestal 0 de otraindole trataran de dar respuesta a la problematica de los bosques secundarios y elavance de la deforestaci6n del area total del proyecto, como se presenta en laFigura 1, se aprecia los cuatro departamentos que se encuentran dentro del area delproyecto, comprendiendo la zona de la selva central del Peru.Ademas de un manual, se pretende tambie!n plasmar las experienciasobtenidas en el mapeo de bosques secundarios, que sirvan como apoyo a lainvestigaci6n de zonas de la selva, y nos puedan dar un alcance para analisis delcomportamiento del bosque secundario por 10 que se citaran algunas experiencias quese encuentran en las memorias descriptivas de cada mapa elaborado en la zona.Considerando los estudios anteriormente hechos en diversas zonas del areadel proyecto, en este informe se integran los resultados obtenidos en cada una deesas areas, con los cuales se veran las ventajas y desventajas que se encuentran enlos trabajos de elaboraci6n de mapas de cobertura vegetal para zonas de SelvaCentral, determinandose de este modo los procedimientos mas adecuados para lageneraci6n de un mapa de cobertura vegetal que involucre el total del area delProyecto.Luego de haber evaluado la dinamica de los bosques secundarios, habiendologrado dividir estos en base a sus etapas de crecimiento, este estudio ya que abarcaun area mas extensa del territorio, tomara a la cobertura de bosque secundario comouna entidad unica y no fragmentada. De este modo generaremos un mapa que a suvez sirva de complemento a los analisis hechos en base al estudio de los mapasforestales de 1995, 2000 Y 2005'.OBJETIVOIdentificar, ubicar, clasificar, y caracterizar los bosques secundarios en cuatrorangos de edades y otros tipos de cobertura vegetal y uso del suelo en las areasdeterminadas como zona con presencia de bosque secundario., Memoria descriptiva de los mapas forestales de 1975, 1995 Y 2000 con fines de calculos dedeforestaci6n a nivel distrital

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)GENERALlDADESESCALA DE TRABAJOLa escala condiciona el numero de las categorias a discriminar. Una cartografiaa una escala grande no puede incluir el mismo numero de clases que otra de escalapequeiia, la necesaria generalizacion de lineas en mapas de pequeiia escala exigetambien una generalizaci6n de las categorias cartografiadas. La leyenda no solamentedepende de la escala, sine tambien de la complejidad del paisaje, algo que se toma encuenta es que las areas de bosque secundario presentan patrones muy fraccionadosque no permiten hacer una generalizacion con tanta facilidad.2 CRITERIOS PARA LA SELECCION DE LA FUENTE PRIMARIA DEINFORMACION2.1 Tipo de sensorEsto dependera de los objetivos y el nivel de precision requerida en elestudio, asi, una cartografia a nivel regional necesitara sensores de bajaresolucion espacial (por ejemploSS, NOM), en tanto que los de escala masgrande se basaran en sensores que ofrezcan mayor detalle espacial (LandsatlrM S ot Aster Cbers etc.),2.2 Fecha de adquisicionLa fecha para seleccionar la imagen esta en estrecha relacion con eltema y el fenomeno motivo de investigacion. El momento optimo sera aquel enque mejor se discrimine dicho fenomeno, frente a otros de similarcomportamiento espectral. Es igualmente importante la relacion existente entre laepoca de ca tura de la imagen y la realizacion de los trabajos de verificacion decampo 0 "g ou a trutti". Si se desea hacer estudios multitemporales se puedeoptar por descargar imagenes de servidores, pero eso esta condicionado a lafecha y la cantidad de nubes que poseen dichas imagenes almacenadas.2.3 Resolucion espectralSe refiere al numero de bandas 0 canales que el sensor dispone paracapturar la energia reflejada 0 radiancia de los cuerpos. Asi, el [ posee 7bandas, ellb.VHRR 5,4 para el MSS y 3 para el SPOT. Diferentes aplicaciones yespacios geograficos requerira de uno u otro tipo de imagen, 0 en algunasocasiones, la combinacion de estas. Las imagenes Aster por ejemplo cuentancon 14 bandas.3 INFORMACION COMPLEMENTARIALa informacion cartografica base nos sirve como herramienta para lageoreferenciacion de la imagen, como tambien de complemento para la interpretacionde la misma, la informacion tematica como mapas ecologicos ayudan a una mejorinterpretacion de las imagenes de sate lite.IJ

Memoria Oescriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PO 138/02 Rev. 2 (F)CAPiTUlO IMARCO CONCEPTUAL1.1 IMAGENES LANDSATEl programa estadounidense LANDSAT, cuyo primer satelite se pone en 6rbitaen 1972, dad as las buenas caracteristicas de sus sensores, la continuidad hastanuestros dias, y su buena distribuci6n constituye una de las fuentes mas importantesde imagenes espaciales para el estudio de los recursos terrestres.Actualmente los problemas operativ~sde los dos ultimos satelites de esteproyecto (Landsat 5 y 7) han puesto en cuesti6n la continuidad del programa, que porotra parte puede entenderse que continua a traVElS de otras misiones de la propiaNASA.En todo ca so la homogenea biblioteca de datos Landsat constituye unariquisima fuente documental para las Ciencias de la Tierra.El sensor del LANDSAT MSS contaba con 5 bandas y una resoluci6n espacialde 79 metros, los ultimos satelites de esta generaci6n incorporaron un nuevo barridodenominado Thematic Mapper, que dio origen alas imagenes LANDSAT TM, queposeen 7 bandas y una resoluci6n espacial para 6 de ellas de 30 metros. LasImagenes TM tienen por 10 tanto pixeles del tamano de 30 x 30 metros 2 .Los sate lites giran a una altura aproximada de 900 Km, el satelite vuelve sobreel mismo lugar cada 16 dias, las imagenes cubren un area de 180 Km por lado.Como se aprecia en la Figura 2 se describen las band as de este sensor y lasprincipales aplicaciones que se les da a cada banda.DI2 FABIAN REUTER Ing. Forestal , Facultad de Ciencias Forestales UNSE, Carpeta de trabajos - Teledetecci6n Foresta!.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)1.2 IMAGENES ASTERAster son las siglas en ingles del Radi6metro Espacial Avanzado de Reflexi6nde Emisi6n Termal (Advanced Spaceborne Thermal Emission and ReflectionRadiometer), es un instrumento del visor que esta volando a bordo del Terra, unsatelite lanzado en diciembre de 1999 que forma parte del Sistema de Observaci6n dela Tierra (EOS) de la NASA. El ASTER es un esfuerzo conjunto entre la NASA y elMinisterio de Economia, Comercio e Industria (METI) de Jap6n y el Centro de Analisisde Datos de los Sensores Remotos de la Tierra (ERSDAC). El ASTER se usa paraobtener mapas de temperatura detallados de la superficie terrestre, emisiones,reflectancia y elevaci6n. Las plataformas que forman el EOS son una parte de losproyectos de ciencia terrestre de la NASA cuya meta es conseguir averiguar, yentender las interacciones entre la bi6sfera, la hidr6sfera, la lit6sfera y la atm6sfera.Este sensor tie ne un ancho de barrido de 60 km. y cubre una amplia regi6nespectral con 14 bandas, desde el visible al infrarrojo termico, con una alta resoluci6nespacial. ASTER posee tres subsistemas de sensores: VNIR, SWIR Y TIR.Si observamos las caracteristicas de las imagenes Aster nos daremos cuentaque las 3 primeras bandas pertenecen al VINR (Visible e Infrarrojo Cercano) las cualescuentan con 15 metros de resoluci6n, adicionalmente tiene una banda paraestetoscopia.Luego tiene 6 band as que corresponden al SWIR 0 MlR (Infrarrojo de OndaCorta), con una resoluci6n de 30 metros.Luego el (TIR) Infrarrojo Termal cuenta con 5 bandas las cuales tienen unaresoluci6n de 90 metros, de este modo tenemos 10 siguiente:• 3 bandas VNIR• 1 band a VNIR• 6 bandas SWIR y• 5 bandas TIR1.3 COMPARACIONES ENTRE ASTER Y LANDSA TSi comparamos las bandas espectrales entre las Imagenes ASTER y lasimagenes Landsat (Figura 3), observaremos que ademas de las primeras 3 band asASTER de 15m de resoluci6n necesitamos las bandas 5 y 6 de 30m, eso si queremoshacer una combinaci6n con Aster, similar a las de Landsat, por ejemplo una 5,4,3.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/ 02 Rev. 2 (F)Figura 3. Comparaci6n de bandas espectrales entre ASTER y Landsat 7TMASTER%0.8 1.2 1.6 . 2.0 2.4 8.0 10.0 12.0-E-- Vlrlble - Near m........; _ ShortW .... IR _Wavelength (wu)Fuenfe: ASTER User Handbook1.4 ANALlSIS DE IMAGENES DE SATELlTEEl analisis de las imagenes procedentes del satelite puede lIevarse a cabo dedos modos: mediante interpretacion visual 0 bien mediante tecnicas de tratamientodigital de informacion multiespectral.• La interpretacion visual pretende, sin intervencion del ordenador, extraerinformacion espacial a partir del analisis de la imagen y sus cualidades (brillo,color, textura, forma, tamaf'io de los elementos que la componen).• El tratamiento digital se encamina, del mismo modo, hacia la extraccion deinformacion tematica del territorio, pero haciendo uso de tecnicas matematicas yestadisticas implementadas mediante algoritmos en programas informaticos.Estas tecnicas se engloban dentro del campo de la clasificacion digital y se desarrollanen tres fases: entrenamiento, asignaci6n y verificaci6n.• La fase de entrenamiento tiene por objeto la determinacion de unas areas pilotopara cada una de las categorias en las que se pretende clasificar la imagen. Deellas el ordenador extraera los valores estadisticos caracteristicos (mediaaritmetica, desviacion tipica y rango) en cada una de las bandas paraposteriormente tomarlos en consideracion a la hora de asignar el resto de lospixeles alas categorias preestablecidas.• La fase de asignacion persigue la categorizacion de todos los pixeles de laimagen atribuyemdoles una categoria informacional. Para ello existen multiplescriterios que se desarrollan apoyandose en teorias probabilisticas, y que recibenel nombre de clasificadores: de minima distancia, de paralelepipedos, demaxima probabilidad, de logica borrosa, redes neuronales, clasificadores enarbol.• Finalizan las tareas de clasificacion mediante la ejecucion de los trabajos deverificaci6n. Se pretende en esta fase final analizar la bondad de los resultadosm

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)obtenidos en la c1asificacion tematica contrastandolos con la verdad-terrenomediante un muestreo de cam po.La definicion del tamano y forma de la muestra son cruciales y han de lIevarsea cabo de modo riguroso. El resultado del contraste entre el mapa tematico obtenido yla verdad-terreno se recoge en una tabla de contingencias que se denomina matriz deconfusion . De su analisis estadistico se infiere la fiabilidad de los resultados obtenidos.1.5 CRITERIOS GENERALES PARA LA INTERPRETACION DE IMAGENES1.5.1 TexturaEs la frecuencia con la que suceden cambios tonales, es decir, el contrasteespacial entre los elementos que componen la imagen (se percibe como repeticionesde cambios tonales). Esta caracteristica se produce por una agregacion de rasgosunitarios que pueden ser demasiado pequenos para diferenciarse individualmente,pero que juntos marcan una diferencia respecto al resto de la imagen.,..---.--:-.Figura 4. Diferencia de texturasSi observamos la Figura 4, apreciamos una formacion montanosa que tiene 2vertientes, podemos ver una con formacion de bosque y la olra que ya ha sufrido laintervencion y muestra zonas degradadas, la textura rugosa de las copas de losarboles es bien diferenciable de areas degradadas 0 sin cobertura vegetal, la texturade un tipo de vegetacion frente a otro es 10 que nos permite diferenciar coberturas.1.5.2 FormaSe refiere a la forma de los objetos, a la forma de su perimetro, a la forma tal ycomo se ve en las imagenes; en definitiva la forma caracteriza a muchos de losobjetos que se ven en las imagenes. Asimismo tambien se incluye en la forma, laaltura relativa de los objetos cuando se trabaja con vision estereoscopica en lainterpretacion visual. El interprete debera tender a identificar los objetos de acuerdocon esta caracteristica ya que es una de las mas faciles. En algunos ca~o~e:.tacaracteristica bastara para diferenciar el objeto de estudio de los del resto de laimagen, pero no en todos.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)En la Figura 5, observamos la forma que tienen las areas de cultivo y comoestas pueden ser facilmente diferenciadas del resto de las coberturas.Fuente: Imagen Aster (5,3, 1)1.5.3 TamaiioEl tamaiio de los objetos en las imagenes se tiene que considerar siempre enel contexto de la resolucion espacial y de la escala en la que esta impresa 0desplegada la imagen. Igualmente es importante relacionar el tamai'io del objetoanalizado con otros objetos de la imagen 0 foto; por ejemplo para saber si unacarretera 0 camino es mas 0 menos importante.De acuerdo con los estudios de zonificacion, que se hagan esto tambien serauna forma de regular el tamaiio de los productos de la interpretacion, para unamacrozonificacion no se necesita diferenciar muchas cosas, si no establecer grandesrasgos de las coberturas de un area, a diferencia de una microzonificacion en la cualya es necesario diferenciar inclusive tipos de cultivos y de alii la importancia de saberutilizar un tipo de imagen acorde con los estudios que se realicen.Con las imagenes Aster podemos diferenciar facilmente algunas carreteras enzonas de la selva, mientras que con las imagenes Landsat es mas dificil y casi no selogran ubicar, salvo las principales, esto debido a que las imagenes Aster poseen unamejor resolucion a diferencia de las Landsat.1.5.4 PatronSe refiere a la distribucion espacial de los objetos (tanto naturales comoconstruidos), a la repeticion de formas cada cierto espacio, que permite suidentificacion. Por ejemplo patron concentrico, radial, etc. Los cultivos en terrazastambien presentan un patron caracteristico, asi como los distintos patrones dedisposicion de la red de drenaje en dendritico, paralelo, etc. Los patrones de areasurbanas resaltan claramente en zonas de bosque (Figura 6) por 10 que es muy facil deidentificar.DJ

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/ 02 Rev. 2 (F).,....-.....,.......". .....Figura 6. Diferencia de patronesFuente: Imagen Aster (5,3, 1)1.5.5 SombrasEs la oscuridad en un area 0 espacio debido a que los rayos de una fuente deenergia (generalmente el sol) no lIegan a ella por la interposicion de un cuerpo opacoque forma parte del terreno, 0una construccion. Las sombras pueden ocultarimportantes fenomenos, pero tambien ayudan a la percepcion tridimensional de losobjetos, 10 cual puede ayudar a su distincion. Son muy dependientes de la fecha deadquisicion de la imagen y del relieve local.Tambien modifican la senal de una misma cubierta 0 sustrato recibida por elsensor ya que se produce una tonalidad ligeramente distinta pudiendo separar lamisma categoria 0 clase en dos, cuando en realidad es la misma.En la interpretacion de las imagenes, las sombras muchas veces ocasionanproblemas de discriminacion de tipos de coberturas ya que al oscurecer un area dan lasensacion de encontrarnos frente a zonas de bosque mas denso cuando en realidadson los mismos solo que con algunas sombras encima.111.5.6 Localizaci6nSe refiere a la posicion topografica 0 geografica en la que se encuentra unobjeto 0 elemento respecto a un marco de referencia (montana, valle, ciudad, etc.).Por ejemplo un gran edificio situado en el punto donde convergen numerosasvias de tren , 10 mas probable es que corresponda a una estacion de ferrocarril y no aun hospital. En algunos casos la identificacion de los objetos de estudio no se hace deuna manera directa, sinG que se realiza por eliminacion: es decir, conociendo el temade estudio (por ejemplo vegetacion) se pueden conocer las caracteristicas dondepueden darse determinados tipos: a partir de cierta altura unicamente pueden darselos pinos y los abetos. En el caso de la vegetacion, de los usos de suelo l etc. el;ltadistinci6n por eliminacion variara de region en region y de estacion en estacion. Encuanto alas formas del relieve, tambien existe una variacion condicionada por el clima.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)1.6 ANALlSIS ESTADisTICOUn analisis estadistico nos permitira determinar que banda 0mejores para diferenciar mayor numero de coberturas terrestres.bandas sonPara tal fin utilizamos un software de procesamiento de imagenes, yobtenemos la informaci6n de cada banda sin efectos de estiramiento de los pixeles,con esto conseguimos obtener los valores estadisticos para cad a banda, de este modoobtenemos el Cuadro 1.Cuadro 1. Valores estadisticos de /as bandas de una imagen L an d satBandas Media D; Estandar Min. Max.B1 57.667 59.925 0 255B2 28.605 38.763 0 255B3 31.703 45.627 0 255B4 49.993 46.681 0 255B5 59.373 58.050 0 255B6 88.119 58.325 0 185B7 27.003 31 .321 0 255Fuenle. ElaboracI6n proplaMedia Aritmetica: Corresponde a la suma de todos los datos dividido p~r elnumero total de ellos. Es 10 que se conoce como "promedio".Mediante este valor podemos identificar que tan clara u oscura est a la imagenconociendo que los valores de una imagen se distribuyen de 0-255, mientras la mediaeste mas cercana a 0 la imagen sera mas oscura y mientras se acerque mas a 255 laimagen sera mucho mas clara.Desviacion Estfmdar: Es un dato que representa la variabilidad existente enun conjunto de datos, ya que por ejemplo dos conjuntos de datos pueden presentar lamisma media aritmetica, pero poseer distinta variabilidad, por eso este estadigrafo nospermite saber acerca de la variabilidad 0 dispersion de los datos. Matematicamente sedefine como "la raiz cuadrada del promedio de los cuadrados de las desviacionesmedias de cada valor de la variable con respecto de la media aritmetica"Podemos ver en el Cuadro 1, que en el ca so de la B2 y la B7 poseen la mediaaritmetica parecida pero si nos fijamos en su valor de desviacion estandar la B2 po seeuna mayor amplitud, 10 cual representa que los pixeles no estan todos agrupados enun mismo lugar, entendiendose que se puede obtener mayor diferenciacion entre ellos,por 10 tanto se puede discriminar mas clases con esta banda.En conclusion, los valores cercanos a cero nos dicen que la imagen es masoscura y mientras los pixeles tengan valores mas altos la imagen sera mas clara, parala B1 tenemos que la media es de 55 y la desviacion estandar de 57.9, 10 cual muestrala dispersion de los valores que se acercan mucho al cero, indicando que la mayoriade las bandas son muy oscuras.1.7 ANALlSIS DE PERFILES ESPECTRALESLa construccion de perfiles espectrales en un modo de analisis multibanda nosda una buena idea sobre la separabilidad espectral de distintas coberturas de unaimagen, de este modo se pueden tomar decisiones en el uso de las bandas para unestudio en particular (Figura 7).

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)Para los estudios que vamos a determinar nos interesa mayormente saber quetipo de cobertura vegetal existe en cada zona por 10 que se aprecia que las mejoresbandas en el sensor Landsat, para ese estudio son las bandas 5,4,3, hay que tomar encuenta que la banda 6 es la banda termal .Figura 7. Analisis EspectralI~----~ II ---~ "------- ,Fuente: Elaboraci6n propia1.8 ANAuSIS DE COMPONENTES PRINCIPAlESEl calculo de los componentes principales deriva de las imagenes sinredundancia espectral a partir de las bandas originales. Las bandas de componentesprincipales, son independientes y no correlacionadas y a menudo son masinterpretables que la imagen fuente (Jensen 1996; Faust 1989).El analisis de componentes principales consiste en convertir un conjunto debandas con alto grado de correlaci6n entre elias (como son las observadas por elsatelite) en otro conjunto de bandas diferentes totalmente incorreladas. Esto seconsigue considerando el sistema inicial y el final como un espacio n-dimensional(siendo n el numero de bandas) y localizando una matriz que permite diagonalizardicho sistema. La obtenci6n de un sistema diagonal garantiza la propiedad deincorrelaci6n entre los nuevos ejes (en nuestro caso representando alas bandas). Laventaja de la utilizaci6n de este mecanismo radica en que la mayor parte de lainformaci6n recae en las tres primeras bandas creadas (se estima entre un 95% y un99%), 10 cual permite mantener gran parte de la informaci6n con una reducci6ndrastica de espacio (pasamos de 7 imagenes a 3).El analisis de componentes principales (ACP) es una tecnica bastanteempleada en ciencias sociales y naturales. Su objetivo es resumir la informaci6ncontenida en un grupo amplio de variables en un nuevo conjunto, mas pequeno, sinperder una parte significativa de esa informaci6n 3"El ACP permite sintetizar las bandas originales, creando unas nuevas band as-Ios componentes principales de la imagen-, que recojan la parte mas relevante de3 Teledeteccion Ambiental, Emilio Chuvieco, Capitulo 7. Analisis de Imugenes: Extraccion deInformacion Temat ica, Josemaria Escriva. Surco

Memoria Oescriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PO 138/02 Rev. 2 (F)la informaci6n original. Esta sintesis resulta muy conveniente cuando se pretendeabordar un analisis multitemporal (Joly et al., 1983; Maselli et al., 1995)'>4Figura 8. Componentes principalesFuente: Elaboraci6n propia1.9 iN DICE DE VEGETACION DE DIFERENCIA NORMALlZADO (NDVI)El calculo de indices de vegetaci6n es una tecnica de uso habitual enteledetecci6n y es comunmente utilizada para mejorar la discriminaci6n entre doscubiertas que presenten un comportamiento reflectivo muy distinto en dos 0 masbandas, por ejemplo para realzar suelos y vegetaci6n en el visible e infrarrojo cercano,y para reducir el efecto del relieve (pendiente y orientaci6n) en la caracterizaci6nespectral de distintas cubiertas (Chuvieco, 1996)En la practica esta metodologia es muy usada para:• Identificaci6n de areas forestadas-deforestadas;• Evaluaci6n del estado de la vegetaci6n y su grado de estres;• Separaci6n entre distintos tipos de masas vegetales;• Monitoreo de plagas;• Evaluaci6n de riesgos de incendioA continuaci6n establecemos los parametros, la f6rmula del NDVI:NDVI = (IRCeTcano - ROJO)(IRCeTcano + ROJO)4 Teledetecci6n Ambiental, Em ilio Chuvieco, Capitulo 7. Am\lisis de Imagenes: Extracci6n deInfbrmacion Tenuitica, Josemaria Escriva, Surcom

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)En la Figura 9, se aprecia el NDVI realizado para el sector de Quimiriki,apreciamos las areas mostradas en verde, las cuales poseen valores altos de NDVI.Dado que estos valores estan asociados habitualmente a vegetaci6n sana, podemosinferir que estas areas corresponden a areas con fuerte cobertura vegetal. Losdiferentes tonos de verde corresponden a distintas cubiertas vegetales, siendo los masoscuros los que corresponden a la vegetaci6n mas vigorosa, como por ejemplo masasboscosas. Por el contrario, las areas mostradas en rojo, corresponden a valores deNDVI bajos, siendo mas bajos cuanto mas oscuro se observe el color rojo, siobservamos las zonas cercanas a los rios veremos que existen areas degradadas, lascuales representan los valores mas bajos 0 cercanos a cero.De esto podemos deducir que, los valores mas altos, correspond en a BosquePrimario, siguiendole las agrupaciones de bosque secundario, luego zonas de cultivo,posteriormente suelo expuesto y los valores mas bajos 0cercanos a cerocorresponden a areas de quema.Fuente: Elaboraci6n propia1.10 CLASIFICAC/ON NO SUPERVISADALa clasificaci6n es el proceso de agrupar pixeles en un numero finito de clasesindividuales 0 de categorias de datos con base en los niveles digitales de los datos. Siun pixel satisface cierto criterio, entonces el pixel es asignado a la c1ase quecorresponda a este criterio SComo fruto de la c1asificaci6n digital se obtiene una cartografia e inventario delas categorias objeto de estudio. La imagen multibanda se convierte en otra imagen,del mismo tamaiio y caracteristicas de las originales, con la importante diferencia deque el ND que define cada pixel no tiene relaci6n con la radiancia detectada par el, ERDAS Tour Guide, Capilulo 4, Clasificaci6n.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)sensor, sine que se trata de una etiqueta que id en tifi ca la categoria asignada a esepixel. A partir de una imagen como esta puede facilmente generarse cartografiatematica, asi como un inventario estadistico del numero de pixeles -y por tanto de lasuperficie- asignados a cada categoria. 8Figura 10. Clasificaci6n de imagenes'\~ I I I ITabulaci6n de = _ = =-I resultados-1-Fuente: Te/edetecci6n Ambienta/, Emilio ChuviecoPara tener un conocimiento previo de 10 que se va a encontrar al realizar lostrabajos de campos para determinar las coberturas a identificar, se efectua unaclasificaci6n no supervisada en la cual se van a discriminar inicialmente 20 categoriaslas cuales mediante metodos de analisis en gabinete se Ira determinando a que tipo decobertura pertenecen para posteriormente ir al campo y verificar la exactitud de losdatos, asi mismo la toma de muestras que nos permita efectuar una clasificaci6nsupervisada.6 Teledetecci6n Ambiental, Emilio Chuvieco, Capitulo 7. Am\lisis de lmagenes: Extracci6n deInformaci6n Tematica, Josemaria Escrivil, Surco

Memoria Oescriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PO 138/ 02 Rev. 2 (F)CAPiTUlO 11METODOlOGiALos pasos establecidos para los analisis de la data se ilustran seguidamente enla Figura 11. Las siguientes secciones, que describen los principales procedimientosimplementados se baso en el trabajo realizado por INRENA. En este analisis se hapuesto particular atencion a la definicion de las variables estructurales de la vegetacionen estudio, asi como tambieln al analisis espectral de la data con el objetivo de lograrun mejor entendimiento de los estadios sucesionales presentes en las areas deestudio. La preparacion 0 acondicionamiento (correcciones y realces) de la imagenoriginal, asi como la interpretacion y generacion del mapa, se realizo siguiendo lasetapas que se mencionan a continuacion.Figura 11. Esquema metodol6gico para la generaci6n del mapa de bosque secundarioIIImagen originalI1Correcciones y rea IcesI Correccion geometricaI Correcci6n atmosfericaI+IIIImagen corregidaI Generaci6n de banda sintetica (b3 + b4) IrI Seleccion del area de trabaio I.r 1 i-In dice de vegetacionIlnterpretacion visualIII r Analisis ~~rClasificacionTrabajo de campo(Muestras)1 IClasificacion nosupervisadaI Levenda de trabajo I A posterioriIestadistico ..Clasificacion mina • I..r Filtrado espacial 1i-r Generalizacioni-I VectorizacionIIi-r Mapa final r I (;alcuio de precision -]IFuente: Elaboraci6n propia

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)2.1 CORRECCI6N GEOMETRICAMediante este proceso 10 que se hace es ajustar la precisi6n de las imagenesde satelite, ya que estas vienen con una posici6n referencial respecto a su posici6nreal, toda las correcciones geometricas seran efectuadas en proyecci6n UTM Zona 18S, datum horizontal WGS 84, por 10 que fue necesario la correcci6n geometrica paradisminuir el error posicional. La correcci6n geometrica se puede lIevar a caboutilizando para ello como informaci6n base, puntos tomados en el campo, informaci6nvectorial u otra imagen ya corregida. Para el proyecto la correcci6n se lIev6 a caboutilizando la ecuaci6n polinomial de segundo grado y mas de 20 puntos de control.2.2 GENERACI6N DE LA BANDA SINTETICAInformaci6n especializada sobre estudios de bosques secundarios en el tr6picohumedo, es limitada. Sin embargo Ima Celia, G. Vieira, reporta importantes hallazgos,particularmente en la clasificaci6n sucesional de los bosques utilizando suspropiedades espectrales y caracterlsticas ecol6gicas. En trabajo similar, Steiningerreporta una buena separaci6n entre bosques secundarios de 2 a 19 alios de edad,cerca de Manaos, Brasil, utilizando las bandas 5 y 7, Y la suma de las bandas 3 y 4 enimagenes LANOSAT TM. Basado en esta experiencia se gener6 la banda sintetica 8,con la suma de las bandas 3 y 4, previamente corregidas.2.3 REALCESPara efectos de facilitar y mejorar la interpretaci6n visual, se realizaron lossiguientes tratamientos: ecualizaci6n, estrechamiento del histograma, diferentescomposiciones de color, correcci6n atmosferica, y filtrados. Finalmente se extrajo lainformaci6n concerniente al area de estudio, y sobre esta, el trabajo de clasificaci6n.2.4 ACOPIO DE INFORMACI6N DE CAMPO (GROUND TRUTH)La verificaci6n de campo es una etapa importante en este trabajo, puesconlleva a contrastar la realidad y tener mas criterios para el analisis espacial.La cantidad y geometria de las areas de muestreo no esta normalizada y masbien esta subordinada a la relaci6n costo - precisi6n, a la complejidad del paisaje y alas confusiones en la reflectancia de los elementos en estudio, que pudieran existir.En este respecto, existen muchos metodos para colectar informaci6n de referencia,algunos de los cuales requiere evaluaciones cualitativas y otras requieren medicionescuantitativas detalladas.Oependiendo de la confiabilidad , dificultad y costos de colecci6n de lainformaci6n, se determina la tecnica valida para un proyecto dado. En este caso, losobjetivos del estudio requieren de un inventario forestal, el cual se ha realizadosiguiendo la metodologia que se indica a continuaci6n y la informaci6n, utilizada comoinsumo para correlacionarla con las firmas espectrales de los campos deentrenamiento colectadas en la imagen satelital.2.5 DETERMINACI6N DE LAS UNIDADES MUESTRALES Y PARCELAS DEMUESTREOSobre el mapa generado a partir de la clasificaci6n no supervisada, seeligieron y delimitaron areas representativas de la cobertura vegetal y uso de la tierra,ademas de un adecuado acceso vial. La delimitaci6n de 2000 hectareas de territoriocomo unidad muestral se bas6 en la intensidad de muestreo de 0.60 % (para bosquescon individuos de 40 cm < OAP> 20 cm) y dentro de la cual se distribuyeron 100muestras de 0.12 ha, siguiendo la metodologia BOLFOR.El

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)2.6 GENERACION DE LA LEYENDA DE TRABAJOPara la leyenda de trabajo, luego de varios trabajos se estandariz6 105 tipos decoberturas en base alas clasificaciones de diversos trabajos, de este modo seagruparon y determinaron las clases en las siguientes:1. Bosque Secundario de 1 a 3 alios (BS 1-3)2. Bosque Secundario de 4 a 6 alios (BS 4-6)3. Bosque Secundario de 7 a 10 alios (BS 7-10)4. Bosque Secundario Tardio (BST)5. Bosque Primario Remanente (BPR)6. Asociaci6n Cultivo Permanente y Forestal (Cp/F)7. Areas de Cultivos (Cu)8. Pastizales (P)9. Areas degradadas (Ad)10. Suelo expuesto (Se)11 . Otras areas (Ur, Ca, Sd)2.7 CLASIFICACION MIXTA DEL AREA DE ESTUDIOPreviamente a la clasificaci6n, se colectaron 105 pixeles correspondiente acada parcela muestreada (tipo de cobertura vegetal) y georeferenciada en el campo(sitios de entrenamiento), desplegando las bandas 1,2, Y 3 de la imagen, las quepermitian distinguir visualmente con mayor eficiencia 105 distintos tipos de bosque,asociaciones vegetales 0 clases de uso del suelo. Posteriormente se realiz6 laclasificaci6n supervisada utilizando el metodo no parametrico del paralelepipedo, y enel parametrico, el de la minima distancia.El indice Diferencial de Vegetaci6n Normalizado (NDVI), el cual es unaclasificaci6n de la imagen utilizando el cociente entre la diferencia y la suma de lasbandas 3 y 4, complementa muy eficientemente a la interpretaci6n visual, mejorandoasi la discriminaci6n de las clases.2.8 ANALlSIS ESTADisTICOUn componente importante en el cual se apoya el estudio de la dinamicapoblacional de 105 bosques secundarios, sus caracteristicas estructurales y susrelaciones con sus reflectancias, es sin lugar a dudas el analisis estadistico de lainformaci6n de campo y de las conclusiones que de el se extraen. La literaturaconsultada y particularmente aquella que trata de explicar las respuestas del recursoforestal a la intervenci6n antropogenica, se sustenta en comparaciones, correlacionesy tendencias basad as en hip6tesis planteadas a priori. Estas a su turno conforman elinsumo para la generaci6n de 105 mapas tematicos, y el respaldo matematico para elanalisis espacio temporal de la vegetaci6n. Se realiza un analisis grafico de lainformaci6n de campo utilizando 105 "box plots", correlaciones entre las variablesconsideradas, ANOVA, y comparaciones multiples utilizando la prueba de Duncan yTukey para encontrar semejanzas 0 diferencias entre clases.2.9 GENERACION DEL MAPA FINALLa clasificaci6n asi generada y aun en formato Raster generalmente contiene10 que en el lenguaje comun se le denomina "sal y pimienta", que no son mas quepixeles 0 grupos de ell os esparcidos denlro de las unidades homogemeas que no lecorresponden . Para eliminar estos pixeles se utilizan filtros, asi mismo se reagruparon

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/ 02 Rev. 2 (F)a fin de generar el mapa final, esto depende de la escala de salida del mapa.Finalmente, el mapa en formato raster fue convertido a formato vectorial, y utilizandosoftware SIG, el acabado 0 presentaci6n final.2.10 CALCULO DE PRECISION DEL MAPA (VALlDACION)Todo trabajo de mapeo apoyado en tecnologia de percepci6n remota,particularmente la tecnologia satelital, requiere de compromisos entre la informaci6nsatelital usada para generar el mapa, y el nivel de precisi6n requerido del mismo. Losmapas, siendo modelos de la realidad, son raramente 100% correctos. Por 10 tanto, elfundamento del compromiso reside en la aceptaci6n de un nivel de error en elproducto cartogn3fico, a cambio del uso de una tecnologia relativamente barata (soles /hectarea mapeada).Evaluar la precisi6n para determinar si la informaci6n de un mapa se encuentradentro de los estandares de aceptaci6n es quizas una de las eta pas mas criticas detodo el proceso de mapeo, por cuanto indicara que tan utiles son los productoscartograficos y que tan confiables son las conciusiones obtenidas de esta informaci6nespacial.La comparaci6n entre la informaci6n que proporciona el mapa y la realidad,para efectos de evaluar la precision puede apoyarse en dos fuentes de referencia:informaci6n satelital de mayor resoluci6n espacial, fotografia aerea de gran escala(donde se tenga la certeza que la data geoespacial de referencia es la correcta), 0data acopiada en el campo especialmente para su comparacion con el productocartografico generado.2.11 ACOPIO DE INFORMACIONPara efectos del presente trabajo, la fuente de comparaci6n estaraconformada en su totalidad por informaci6n colectada en visitas de campo a zonaslocalizadas dentro de las areas muestreadas. El muestreo sera realizado al azarsiguiendo el metodo itinerante, a 10 largo de trochas carrozables, con la ayuda de unGPS navegador.2.12 COEFICIENTE KAPPAEl coeficiente KAPPA mide la bondad de la ciasificaci6n, comparada con laprobabilidad de asignar puntos al azar, a categorias correctas. Por 10 tanto, laimportancia y fortaleza del analisis de KAPPA radica en la posibilidad de probar siun mapa de uso y cobertura del suelo es significativamente mejor que si dicho mapahubiese sido generado asignandole al azar, el tipo cobertura 0 clase tematica, a lospoligonos generados durante la clasificaci6n. El coeficiente KAPPA es ampliamenteusado porque todos los elementos de la matriz de error contribuyen en el calculo yno solamente los valores de la diagonal mayor, descontandose ademas por losaciertos debidos al azar.El coeficiente KAPPA representa la proporci6n de acierto obtenido despuesde restar aquella que puede ocurrir por pura suerte. Se representa tipicamente entreo y 1; donde 1 indica total concordancia, y es una medida de la precisi6n cuandoexpresado en porcentaje. Senseman, caracteriza los valores de KAPPA en tresgrupos: un valor > 0.80 (80%) representa una fuerte concordancia; entre 0.40 y 0.80(40% a 80%) representa una moderada concordancia, y un valor < 0.40 (40%)representa una pobre concordancia.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)2.13 TAB LA DE CONTINGENCIA 0 MATRIZ DE ERRORLa matriz de error compara informaci6n de los sitios de referencia con lainformaci6n del mapa para un numero determinado de areas muestreadas. Es unatabla de dos entradas en la que las columnas usualmente representan las clases dela informaci6n asumidas correctas, lIamada informaci6n de referencia. Las filasrepresentan generalmente las categorfas 0 clases del mapa de la informaci6ngenerada a partir de los sensores remotos (ver Cuadro 2). El analisis que sepresenta si bien no se ha sustentado con la data colectada en cam po, sino con lospuntos de entrenamiento sobre la imagen satelital, grafica en parte la metodologfade calculo, quedando pendiente la segunda parte del mismo (indice Kappa) comoobjetivo del pr6ximo fase.Cuadro N° 2. Matriz de error para e/ sector Be/en de AnapiariREFERENCIA (Verificacion de CampolBPR BST BS7AH BS4A6 BS1 A3 ASOCIAOC PASTlZAL CULTIVC SININFO SUELOEXP TOTAl%CORRECTOBPRBSTBS 7 A 10BS4A6BSl A3ASOCIADOPASTlZALCULTIVOSININFOSUELOEXP.444 17 19 0 3 64 0 12 0 0 40 140 5 6 2 75 0 9 0 2 29 2 105 0 10 13 0 11 0 0 0 4 0 20 0 30 3 0 0 0 2 0 1 0 31 31 0 0 0 0 82 43 6 0 6 157 0 2 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 3 0 0 2 0 39 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6072061392652372373060.7310.0830.0360.2310.0380.2020.0000.1230.0000.333TOTAL559 279 170 57 65 300 0 54 0 0 1464%CORRECTC0.794 0.502 0.618 0.351 0.477 0.523 0.000 0.722 0.000 0.0000.831Fuente: Memoria descriptiva mapa Sector Anapiari

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)CAPiTUlO IIICARACTERIZACION DE LOS TlPOS DE BOSQUE SECUNDARIO3.1 DEFINICIONES.De acuerdo con las nuevas Directrices 7 de la 0 Mli para la restauracion,ordenacion y rehabilitacion de bosques tropicales secundarios y degradados, losbosques se clasifican en las siguientes categorias:3.1.1 Bosque Primario: bosque que nunca ha sido alterado por el hombre 0que su afectacion por la caza, la recoleccion de productos y la tala dearboles ha sido minima, de tal forma que su estructura, sus funciones ysu dinamica naturales no han sufrido cambios que excedan lacapacidad de resiliencia del ecosistema.3.1.2 Bosque Natural Modificado: bosque primario manejado 0 explotadopara la produccion de madera y otros productos forestales nomaderables, fauna silvestre u otros fines.3.1.2.1 Bosque primario manejado: bosque primario en el que laextraccion sostenible de madera y productos no maderables, el manejode la fauna silvestre y otros usos han cambiado la estructura y lacomposicion de las especies del bosque primario original.3.1.2.2Bosques secundarios y degradados: bosques 0tierrasforestales que se han alterado mas alia de los efectos normales de losprocesos naturales mediante el usa insostenible 0 a traves de desastresnaturales tales coma tormentas, incendios, deslizamientos de tierras 0inundaciones. Se identifican tres subcategorias:• Los bosques primarios degradados: son bosques primarios (u"originales") en los que la estructura, procesos, funciones y dinamicade la cobertura boscosa inicial se han alterado mas alia de laresistencia a corto plaza del ecosistema, quedando afectada lacapacidad de resiliencia.• Los bosques secundarios: estan compuestos par vegetacionboscosa que ha vue Ita a crecer en tierra donde la cobertura boscosaoriginal fue, en su mayor parte desmontada « 10 % de la coberturaboscosa original). Estos, par 10 general, se desarrollan naturalmenteen tierras abandonadas despues de cultivos migratorios, pastizaleso fracaso de plantaciones de arboles.• Las tjerras forestales degradadas: son tierras previamenteboscosas que fueron severamente danadas par la extraccionexcesiva de productos forestales, practicas deficientes de manejo,incendios reiterados, el pastoreo de ganado, u otras alteraciones 0usos de la tierra que danan la vegetacion en tal grado que se inhibeo retrasa seriamente el restablecimiento del bosque posterior alabandono.7 Oirectrices de la OIMT para la Restauraci6n, Ordenaci6n y rehabilitaci6n de Bosques TropicalesSecundarios y Oegradados. OIMT - Serie de politicas forestales N" 13

Memoria Oescriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PO 138/02 Rev. 2 (F)3.1.3 Criterios para definir los rangos de edad de los bosquessecundarios en selva central del PeruEn un analisis de la dinamica del vuelo, reportado por Lamprecht Hans(Silvicultura en los tropicos -1990), establece un range de edades en bosquessecundarios que va de 1 a 3 arios, de 3.5 a 6 arios y asi sucesivamente, hasta 15.5 a19 arios. Originalmente lIamado fases, caracterizados no por su edad, sine por lascaracteristicas estructurales y especificas. Considera a la fase final entre 15 y 20 arios,estadio en que la dominancia de las especies pioneras lIega a su termino.Esteantecedente fue tom ado como informacion de inicio para el establecimiento de lascategorias aqui presentadas. Ademas de ello, se hace un analisis de otros criteriosconsiderados importantes para el analisis posterior.1. Diferenciaci6n estructural: aun cuando la sucesion de la cobertura boscosa escontinua en el tiempo, es obvia la diferencia estructural entre edades 0 grupo deedades en el proceso de recuperacion del bosque. Asi, la densidad de individuospor unidad de area disminuye en proporcion inversa con la edad del rodal. Estotiende a ser mas notorio en edades avanzadas, asi como la composicionespecifica. Del mismo modo, el area basal por unidad de area de los arbolesaumenta a medida que el rodal envejece, notandose una correlacion positiva conel (jag (diametro a la altura del pecho).2. Informaci6n variada confiable y accesible: considerando la singularidad delestudio y la inexistencia de rodales testigos hace que el apoyo en informacion porparte de los campesinos y 0 propietarios de las parcelas evaluadas referente alasedades, sea de gran importancia durante la coleccion de datos. Ello es masconfiable para rodales jovenes.3. Patrones tempora/es y espaciales de barb echo (dimimica de uso delterritorio): se ha notado que los patrones de uso del suelo varia con la regionque se evalua, en ciertos casos el tiempo de descanso de las parcelas es de 2 a 3arios, mientras que en otros casos este es de 3 a 4 arios.4. Escala de trabajo y resoluci6n de imagen satelital: la escala de trabajo y lapracticidad del analisis exige cierta generalizacion, por 10 que el area minima demapeo de 0.5 hectarea deja de lado a pequerios parceleros que rotan mas amenudo sus terrenos, de 1 a 2 arios en promedio, y de menos de 0.5 hectareas.5. Antiguedad de intervenci6n en el territorio: uno de los factores importantes enel analisis es el tiempo transcurrido desde la primera intervencion del bosque asicomo los tiempos de barbecho. No teniendo conocimiento de este dato, laconsideracion de bosque secundario tardio a partir del ario 11 es 10 masadecuado.Estadios tempranos de sucesion de bosques secundarios pueden ser usadoscomo alimento para ganado, por 10 que podria haber una confusion con pastizales ypastizales abandonados.Alln cuando el proceso de recuperacion del bosque (estadios sucesionales delbosque secundario) ocurre en forma continua en la realidad , para distinguir ycaracterizar las estructuras de estos en sus distintas fases, fue necesaria la seleccionde las cate orias de edades de acuerdo con los criteriosue se mencionaron

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)Asf, se ha considerado la siguiente estratificaci6n:Bosque Secundario de 1 a 3 ai'ios (BS 1 a 3)Bosque Secundario de 4 a 6 anos (BS 4 a 6)Bosque Secundario de 7 a 10 anos (BS 7 a 10)Bosque Secundario Tardfo (BST): rodales a partir de 11 anosCAPiTUlO IVUNIDADES CARTOGRAFICASPara el desarrollo de los mapas, las leyendas y la interpretaci6n de lascoberturas se han considerados las siguientes coberturas12. Bosque Secundario de 1 a 3 anos (BS 1-3)13. Bosque Secundario de 4 a 6 anos (as 4-6)14. Bosque Secundario de 7 a 10 anos (BS 7-10)15. Bosque Secundario Tardfo (aST)16. Bosque Primario Remanente (BPR)17. Asociaci6n Cultivo Permanente y Forestal (CpIF)18. Areas de Cultivos (Cu)19. Pastizales (P)20. Areas degradadas (Ad)21 . Suelo expuesto (Se)22. Otras areas (Ur, Ca, Sd)4.1 Bosque Secundario de 1 a 3 anos (BS 1-3)Espacialmente, estas areas estan localizadas en las partes altas de la ladera,en forma diseminada, esta caracterfstica de tamano de parcela y area total, indicarfaen una primera instancia una baja presi6n antr6pica por una parte. Esta categorfa debosque se caracteriza por presentar un dap promedio de 0.30 m. Esto resulta depromediar las observaciones en parcelas de 1 ano de edad, 2 anos y 3 anos.FIGURA12SS 1-3BOSQUE SECUNDARIO DE 1 a 3 AN OSEN SEGUNDO PLANO, AL FONDO

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)4.2 Bosque Secundario de 4 a 6 aiios (BS 4.6)Estas tierras, por haber sido mas utilizadas, y su contenido de nutrientesaprovechables disminuido, el tiempo de barbecho se ha alargado. Es muy probableque en el ana que sigue, estos bosques sean quemados para incorporar nutrientes alsuelo y su conversi6n a tierras de cultivo permanente 0 temporal. Estas areas estandispersas a 10 largo y ancho del territorio evaluado, no existiendo un patr6n espacialdefinido. El dap promedio encontrado en esta clase es de 0.29 m.FIGURA13BS4-64.3 Bosque Secundario de 7 a 10 aiios (BS 7·10)En esta etapa los bosques presentan parcelas con areas de barbecho, de talmanera que la clasificaci6n asocie en una sola unidad mas grande alas parcelaspequenas. Espacialmente presentan un patr6n definido, pues mayormente se leslocaliza cerca de la carretera y cercanos a centr~spoblados. Son espacios que hansido dejados para un descanso mas prolongado, por su sobre utilizaci6n como tierrasde cultivo.Por su secuencia cronol6gica dentro del proceso de sucesi6n, el dappromedio se incrementa a 0.31 m.FIGURA 14BS 7-10BOSQUE SECUNDARIO DE 7 A 10 AtlOSEN SEGUNDO PLANO AL CENTRO DELA FOTO

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)4.4 Bosque Secundario Tardio (BST)Segun Lamprecht Hans, esta es la etapa en que termina la dominancia de lasespecies pioneras, por 10 que se espera un cambio marcado en la composici6nespecifica asi como estructural del bosque. Por otra parte, se incrementa el dappromedio a 0.32 m.FIGURA 15BSTBOSQUE SECUNOARIO TAROlo4.5 Bosque Primario Remanente (BPR)Espacialmente localizadas en las partes altas de la ladera, mayormente comorelictos que han permanecido exentos de una intervenci6n antr6pica intensa, debido asu inaccesibilidad 0 a condiciones de suelo, y en algunos casos como protecci6n dequebradas en terrenos empinados.Los arboles en esta formaci6n son mas grandes, presentando en promedio0.54 m de dap.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)4.6 Asociaci6n Cultivo Permanente y Forestal (Cp/F)Estas asociaciones se localizan en forma diseminada en todo el territoriomuestreado, sin mostrar un patron espacial definido, generalmente esta asociacion secompone de cafetales cultivados bajo sombra de arboles maderables, y eventualmenteplantaciones de cacao.4.7 Areas de Cultivos (Cu)Comprende aquellas tierras en las se desarrollan actividades agricolas,mayormente destinadas a cultivos de pan lIevar, frutales y hortalizas, ya sea para lasubsistencia del poblador 0 para la venta a intermediarios.Como es de esperar, no existen parcelas de grandes extensiones destinadas alcultivo de pan lIevar. Son estas tierras las que probablemente pasaran a descanso,cuando el rendimiento de los cultivos no justifique la inversion, iniciandose asi laprimera etapa de la sucesion de bosques secundarios.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)4.8 Pastizales (P)Estos espacios estan cubiertos por pastos naturales emergentes despues devarios ciclos de usa agricola de los suelos, cuando son abandonados y destinados alpastoreo de ganado.4.9 Areas degradadas (Ad)Son espacios antes cubiertos por bosques, los cuales debido a incendiosrecurrentes, 0 a su usa intensive y sin criterio de manejo sostenible, perdieron todacapacidad de regenerar la cobertura vegetal, es decir con una nula presencia denutrientes organicos e inorganicos. Estas tierras son facilmente distinguibles en lasimagenes de satelite.FIGURA20AdAREAS DEGRADADAS4.10 Suelo expuesto (Se)Son espacios denudados, donde la cubierta vegetal es inexistente.Estospueden ser de naturaleza variada: arenosa, arciliosa, 0 rocosa. Se les ubica en loslechos de los rios y en espacios circundantes a los centr~s urbanos.m

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)Se demuestra la metodologia usada para el manejo de imagenes de satelitecon fines de clasificaci6n de la cobertura vegetal, en algunos casos se usarondiferentes tipos de imagenes y diferentes metodos para poder obtener los resultadosesperados, el de fragmentar el bosque secundario y poder discriminarlos mediante lasimagenes de sateliteA continuaci6n se exponen los resultados que se obtuvieron para cada areaevaluada

EIIItiiiijpiiHI.'.CovlrlallCuadro N° 3. Areas de evaluaci6n de cobertura vegetal.,' .'". \.",,' ',' ,.,'~ , ~UBICACI6N . .SENSOR_._--------" DISTRITO OISTRITOLOCALlDADLOCALIOAOFuente: Elaboraci6n Elaboracion propiaSatipo Satipo San Pascual 30000 landsat 5 TM 2006 9 coberturasJunin Satipo Satipo Union Capiri 25000 Landsat landsat 5 TM 2006 9 coberturas--IJunin Junin Satipo Satipo Satipo Rio Negro - Satipo Capirushari Alto Pitocuna 25000 20000Landsat landsat 5 TMLandsat landsat 5 TM 2006 2006 8 coberturas10 coberturasJunin Satipo Coviriali_LCoviriali 60000 CBERSCCO CBERSCCD 2004 4 coberturasQuimlklriJunin Chanchamayo Pichanaki Quimikiri 25000 Landsat landsat 5 TM 2006 8 coberturas-- r·II!Vurlnaqul .; .Junin Chanchamayo Perene Yurinaqui 30000 Landsat landsat 5 TM 2006 8 coberturasJunin Chanchamayo Chanchamayo Bel{m Belem de Anapiari 23000 Aster 2006 10 coberturasJunin Chanchamayo San Ramon San Ramon 80000 Landsat landsat 5 TM 2006 &W;I:',,"'"7 coberturas8a)0 ShlringalID BaJo Shiringal Ucayali Padre Abad Irazola Anexo Bajo Shiringal 30000 CBERS CCO CCD 2006 8 coberturasSanta Martha Huanuco Leoncio leoncio Prado Jose Crespo y Castillo Santa Martha 30000 Landsat5 landsat 5 TM 2006 8 coberturas3:(1)3QDj'o{)lq~~ .3:III5lCl.(1)noeT(1)::+

Memoria Oescriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PO 138/02 Rev. 2 (F)Figura 24. Areas evaluadas dentro del limite del proyectoFuente: Elaboraci6n propia

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)5.1 SAN PASCUAL, UNION CAPIRI Y CAPIRUSHARI (Satipo)La comunidad nativa San Pascual presenta un solo acceso a traves de uncamino afirmado de una sola via, no cuenta con energia electrica y solo tiene escuelaprimaria. Los anexos Union Capiri y Capirushari estan ubicados al margen de laCarretera Marginal de la Selva Central, cuentan con servicios basicos como energiaelectrica. El anexo Union Capiri tiene escuela primaria y el anexo Capirushari cuentacon escuela primaria y secundaria y una plana docente con mucha capacidad degestion.Los mapas de cobertura vegetal y uso del suelo definitivo para 105 tres sectoresse muestran a continuacion de las discusiones:• Se identificaron siete clases de cobertura vegetal y usos del suelo: Bosqueprimario remanente (BPR), Bosque Secundario Tardio (BST), BosqueSecundario de 7 a 10 anos, Bosque Secundario de 4 a 6 anos, BosqueSecundario de 1 a 3 anos, Cultivos, y Pastizales. La clase de suelo expuesto,podria ser resultado de la degradacion extrema de la cobertura vegetal.• Como caracteristica general del paisaje se puede observar el espacio ocupadopor las tierras de cultivo, localizadas alrededor de las ciudades y a 10 largo de 105caminos. Igualmente, en espacios contiguos, las tierras ocupadas por la claseasociacion de cultivos permanentes y especies forestales es bastante frecuenteen estas areas.• Se observan espacios conspicuos cubiertos por bosques primarios remanenteslocalizados en las cimas de las montanas, en 105 lugares con alta pendiente y a105 lados de 105 cursos de agua; en ese sentido, estas formaciones cubrenespacios muy pequenos.• De las 8 bandas analizadas por el metodo SIG, las bandas 4,5 y 8 mostraronbuena eficiencia en la segregacion de 105 bosques primarios residuales ybosques secundarios tardios; no asi entre 105 bosques secundarios jovenes. Lamejor separacion espectral de la mayoria de las clases de cobertura vegetal selogro con la banda 4,5 y 8 de la imagen Landsat 5 TM.Los bosquessecundarios de 7 a10 anos y 4 a 6 anos son las coberturas de mas altareflectancia hallados.• El calculo de precision considerando la validacion de campo dio como resultado68.18 % de acierto para el sector San Pascual, 60.11 % para el sectorCapirushari y 80 % para el sector Union Capiri (a nivel de pixel). Los valores sonconsiderados como de "moderada concordancia", segun Senseman y Congalton(1995), que indican que esta variable varia entre 40 y 80 %, por 10 que, 105 tressectores tienen dicha precision.• En 105 sectores San Pascual y Union Capiri existe un porcentaje alto de area noevaluada del area total por la presencia de nubes, 28.01 % y 18.20%respectivamente; mientras que para el sector Capirushari la presencia denubosidad en la imagen satelital fue 0%.

Figura 25. Mapa de Coberlura Cobertura Vegetal de San Pascual3:(l)3QiijOoIJiq~Q13:'" 1lCL(l)()oCT(l);+iil '"~1Fuente: Elaboraci6n propia."(3~ng."o.....vu~oN~~N:3

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)Figura 27. Mapa de Cobertura Vegetal de Union CapirushariMA'''' or COB I!! RTURA VEGETAL Yuso DE LA T I £RAA DELSECTOR CA'IRUSHARI(CHAHCHAMA,Vo..SATlrO)APlO 2001.......... _..... _.. ... ......... u . .. .... .t ... - .. ,.Fuente: E1aboraci6n propia

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)5.2 SECTOR Rio NEGROSe presenta la metodologia modificada y resultados obtenidos del mapeo decobertura vegetal y uso del suelo en los distritos de Rio Negro y Satipo, provincia deSatipo, Region Junin. Se utilizo una imagen de satelite LANDSAT 7 ETM+ del ano2003, Sistemas de Informacion Geografica (SIG) y muestreo de campo extensivo paragenerar el producto final Las bandas 4, 5, Y 7 fueron utilizadas para la clasificacion dela imagen; siendo la 5 y 7 las que mas eficientemente segregan los estadios adulto delos jovenes bosques secundarios. En las 4,000 ha, se identificaron 10 clases decobertura vegetal, dentro de las cuales cinco caracterizan a los bosques secundarios.La mayor cantidad de bosques se hallan en la clase de 4 a 6 anos, y la de menor, enla de Bosque Secundario Tardio. En el area evaluada todavia existen 51,219.1hectareas de bosques, el 54.87 % del area total.5.2.1. Clasificacion mixta del area de estudioPreviamente a la clasificacion, se colectaron los pixeles correspondiente a cad aparcela muestreada (tipo de cobertura vegetal) y georeferenciada en el campo(sitios de entrenamiento), desplegando las bandas 4, 5, Y 7 de la imagen, las quepermitian distinguir mas eficientemente los distintos tipos de bosque, asociacionesvegetales 0 clases de uso del suelo. Para evaluar la separabilidad de las clases,se ploteo el valor de la reflectancia de las 7 bandas para cada clase mencionada.Estableciendose las bandas 4, 5, Y 7 como las que mejor se comportaban.Posteriormente se realizo la clasificacion supervisada utilizando el metodo de lamaxima probabilidad (maximum likelihood), y las firmas espectrales generadas,como clases indicaba la leyenda.Figura 28. Firmas Espectrales de las Coberturas de Rio NegroFirmas Espectrales Promedios por Tipo de Cobertura VegetalZC1009080~/~ .~ -- Bosque Se101001 2 3 4 5 7Band.Fuente: Elaboraci6n propia• Se identificaron seis clases de cobertura vegetal del suelo, de las cuales la cia sePurma (Bosque Secundario) se subdividio en 5 rangos de edad.• El analisis espacial demostro que el area total por clase de Purma, en generalvaria en forma inversa con su edad. Es decir, grandes extensiones sonocupadas por purmas de menor edad y purmas maduras ocupan areaspequenas. Indicando este fenomeno, una presion extensa sobre el suelo, contendencia a su conversion en tierras de cultivo permanente.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)• En general, el grado de fragmentacion de las purmas es alto, particularmente laPurma de 4 a 6 arios, caracteristica que podria dificultar su manejo.• A pesar de ser considerada un area de alta presion antropica, el corredorcomprendido entre la ciudad de Pichanaqui, a 10 largo de la carretera haciaSatipo, se ha encontrado que el 54.87 % de este territorio esta cubierto porbosques. Es decir, 51 ,219.1 hectareas de las 95,307.09 ha evaluadas son fuentepotencial de madera, y susceptible de manejo.• De las 3 bandas (4, 5, 7), las bandas 5 y 7 mostraron buena eficiencia en lasegregacion de los BPR, BST, no asi entre los bosques Secundarios jovenes.• El calculo de precision a nivel de pixeles clasificados versus pixeles de loscampos de entrenamiento dio un valor de 73% para todas las categorias. Valorconsiderado aceptable segun Senseman.III

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)Figura 29. Mapa de Cobertura Vegetal de Rio Negro, ......./ r,.'~A DL C;;OHJltlUAA veco.:cTAl. oe LA ZOHA~u "'=:-... ,,:!~~ Q.zco. l~ . -Fuente: Elaboracion propia

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)5.3 DISTRITO DE COVIRIALIUbicado en la provincia de Satipa, Region Junin. Se utilizo una imagen desate lite CBERS del 04 de agosto del ano 2004, Sistemas de Informacion GeogrMica(SIG) y muestrea de campo extensive para generar el producto final. Las bandas 4, 2Y 3 fueron utilizadas para la clasificacion de la imagen. En las 2013.75 ha, seidentificaron 4 clases. Una clase particular, por su extension en el sector, correspondeal Basque Primario y alas asociaciones Primarias Remanentes, cubriendo un area de723.46 ha, es decir el 35.93% del area evaluada. Por otra parte los cultivos se hallancon 30.31%, comparados con el patron de uso de otros sectores estudiados indican unuso creciente de tierra explotada. Cabe destacar que la cobertura suelo expuestopresentes en la imagen seleccianada representa eI3.41% de la clasificacion.5.3.1. Imagenes de sateliteImagen de satelite CBERS del 04 de agosto del ano 2004 de 20 m deresalucion espacial y 3 bandas, en formato Tiff, como fuente primaria deinformacion digital.5.3.2. Clasificaci6n mixta del area de estudioPreviamente a la clasificacion, se colectaron los pixeles correspondiente acada parcela muestreada (tipo de cobertura vegetal) y geareferenciada en elcampa (sitios de entrenamiento), desplegando las band as 1,2, Y 3 de laimagen, las que permitian distinguir visualmente con mayor eficiencia losdistintos tipos de bosque, asociaciones vegetales 0 clases de usa del suelo.Posteriormente se realizo la clasificacion supervisada utilizando el metodo noparametrico del paralelepipedo, y en el parametrico, el de la minima distancia.El In dice Diferencial de Vegetacion Normalizado (NDVI), el cual es unaclasificacion de la imagen utilizando el cociente entre la diferencia y la suma delas bandas 3 y 4, complementa muy eficientemente a la interpretacion visual,mejorando asi la discriminacion de las clases. Los valores que arroja estaclasificacion varian de -1 a 1, representanda los valares negativos alas nubesy agua, y los valores cercanos a cero a roca y suelo expuesto, mientras que lasareas cubiertas par vegetacion varian entre 0.1 y 0.6, hallimdose las de mayordensidad (bosques) por encima de 0.6.Figura 30. Firmas Espectrales para las coberluras del distrito de CovirialiFuente: Elaboraci6n propia

Memoria Oescriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PO 138/02 Rev. 2 (F)• Se identificaron tres clases de cobertura vegetal y uso del suelo: Bosqueprimario (BP), Bosque Secundario (BS) y Cultivos. La clase de suelo expuesto,que podria ser resultado de la degradacion extrema de la cobertura vegetal 0afloramiento de rocoso esta igualmente identificada.• El analisis espacial demuestra un patron definido del uso de la tierra.Notoriamente una gran extension territorial destinado al cultivo de cafe, asociadocon arboles maderables y un minima uso de la tierra como barbecho. Aunado aello se puede notar asimismo que el 66.28% del territorio evaluado esta cubiertopor bosques primarios remanentes y secundarios.• Basado en el analisis espacial y la comparacion con el paisaje de otros sectoresestudiados, se puede decir que la presion antropica se ha estabilizado 0 en sudefecto la actitud del poblador es contraria al tipico migrante de la cultura debarbecho para el distrito de Coviriali.• Por ser una zona eminentemente cafetalera, y segun el analisis espacial de laocupacion de la tierra , se puede afirmar que existe una estabilizacion de lapresion antropica sobre el cambio de uso.• El calculo de precision en base a verificacion de campo dio como resultado98.28% considerando todas las clases mencionadas. Valor considerado. moderado segun Senseman.11

~gl ~ '\~ 1 IFFigura 31. Mapa de Cobertura Vegetal del Sector Coviriali:;::(b3Q1ij"~q~

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/ 02 Rev. 2 (F)5.4 SECTOR QUIMIRIKILa comunidad nativa Quimiriki se encuentra al margen derecho de la carreteramarginal, a 10 minutos de la ciudad de Pichanaki; mientras que la via de acceso a lacomunidad nativa Alto Yurinaki es por la misma via pero en el sentido contrarioentrando por el puente de Puerto Yurinaki y se encuentra a 2 horas aproximadamentede la ciudad de Pichanaki.Los mapas de cobertura vegetal y uso del suelo definitivo para los dos sectoresse muestran a continuaci6n de las discusiones:Se identificaronsiete clases de cobertura vegetal y usos del suelo: Bosqueprimario remanente (BPR), Bosque Secundario Tardio (BST), BosqueSecundario de 7 a 10 anos, Bosque Secundario de 4 a 6 ai'ios, BosqueSecundario de 1 a 3 ai'ios, Cultivos, y Pastizales. La clase de suelo expuesto,podria ser resultado de la degradaci6n extrema de la cobertura vegetal.• Como caracteristica general del paisaje se puede observar el espacio ocupadopor las tierras de cultivo, localizadas alrededor de las ciudades y a 10 largo de loscaminos. Igualmente, en espacios contiguos, las tierras ocupadas por la claseasociaci6n de cultivos permanentes y especies forestales es bastante frecuenteen estas areas.• Se observan espacios conspicuos cubiertos por bosques primarios remanenteslocalizados en las cimas de las montai'ias, en los lugares con alta pendiente y alos lados de los cursos de agua; en ese sentido, estas formaciones cubrenespacios muy pequei'ios.• De las 8 bandas analizadas por el metodo SIG, las band as 4, 5 Y 8 8 mostraronbuena eficiencia en la segregaci6n de los bosques primarios residuales ybosques secundarios tardios; no asi entre los bosques secundarios j6venes. Lamejor separaci6n espectral de la mayoria de las clases de cobertura vegetal selogro con la banda 4, 5 Y 8 de la imagen Landsat 5 TM.Los bosquessecundarios de 7 a10 ai'ios y 4 a 6 ai'ios son las coberturas de mas altareflectancia haliados.• En el sector Quimiriki presenta un porcentaje de area no evaluada del area totalpor la presencia de nubes del 12.55% y en el sector Yurinaki la presencia denubosidad en la imagen satelital es del 4.59%.

Figura 32, 32. Mapa de Cobertura Vegetal del Sector QuimirikiINRENA •- OIMT:;::Cb3QQi'o!Rq~,,'llJ:;::llJ-g0.CbnoCJ'Cb;:+CCl~

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)5.5 SECTOR YURINAQUIEl territorio evaluado se encuentra ubicado en el distrito de Perene, provinciade Chanchamayo, Regi6n Junin, a 10 largo de este discurre la quebrada Yurinaqui, yChancarmas.Metodologias para distinguir entre cuatro rangos de edades de BosquesSecundarios en la Amazonia Peruana, utilizando imagenes de satelite, no se hanencontrado en la literatura consultada. Dada la gran extensi6n del territorio a evaluar,la tecnologia LANDSAT de 30 metros de resoluci6n espacial y 7 bandas de resoluci6nespectral,resulta econ6micamente y tecnicamente apropiada. Las imagenesLANDSAT pueden adquirirse a diversos niveles de procesamiento; sin embargo,cualesquiera sea este, son necesarias ciertas correcciones y realces antes de suanalisis.5.5.1. Generaci6n de nueva bandaEstudios realizados por Vieira, Ima Celia G. et all. 2002, indican que la mejorseparaci6n, para una sola banda en una imagen LANDSAT 7 ETM se observaen la banda 5. Las tierras cultivadas, pastizales, y areas de cultivo permanentetuvieron las reflectancia mas altas en la banda 5 y la variabilidad mas alta entrelos sitios de entrenamiento, 10 que demuestra la naturaleza diversa de usosagricolas de estos suelos. El bosque secundario mas joven (3 arios) tambientuvo elevada reflectancia en la banda 5, comparada con otras edades, mientrasque el bosque secundario mas viejo (70 arios) present6 la mas bajareflectancia en la banda 5. Las diferencias de las propiedades espectrales en lasucesi6n cronol6gica de los bosques secundarios pueden deberse en lacomposici6n quimica de las hojas, su estructura, 0 contenido de humedadentre las especies que caracteriza cada una de las clases sucesionales delbosque. Steininger (1996), tambien encontr6 una buena separaci6n entrebosques de 2 a 19 arios en Brasil, Manaos, utilizando las bandas 5 y 7, Y lasuma de las bandas 3 y 4 en imagenes LANDSAT TM.En el presente estudio, se utilizan las bandas 5, 7 Y la suma de las bandas 3 y4, tomando en consideraci6n los buenos resultados experimentados en lostrabajos mencionados anteriormente.5.5.2. CLASIFICACION MIXTA· Generaci6n del mapa preliminarConcluido los rea Ices y correcciones de la imagen, se determinaron las bandasque mejor segregaban los distintos tipos de bosque, asociaciones vegetales 0clases de use del suelo. Posteriormente se realiz6 la clasificaci6n (nosupervisada) propiamente dicha utilizando el metodo de la ISODATA,asignandose 15 clases, anteriormente mencionadas. Se emple6 para ello lasbandas 5 y 7, Y la nueva banda como resultado de la suma de las bandas 3 y4; con las que mejor se pueden discernir las diferentes clases de coberturavegetal. Seguidamente se procedi6 a la evaluaci6n de las clases generadas,teniendo como informaci6n de referencia la imagen satelital e informaci6ncartografica de apoyo.El resultado de la clasificaci6n no supervisada se plasm6 en un mapapreliminar, el cual sirvi6 como base para la ubicaci6n de los puntos deverificaci6n de campo e insumo para la clasificaci6n supervisada. Esteproducto intermedio, en formato Raster, no fue objeto de filtrado espacialalguno (no se aplic6 el area minima de mapeo), por 10 que la informaci6nespacial minima sigui6 siendo el pixel.

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Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)5.6 SECTOR BELEN DE ANAPIARIEl area de estudio se encuentra ubicada en el distrito de Perene, provincia deChanchamayo, Region Junin.Se utilizo una imagen de satelite ASTER del ano 2006, Sistemas deInformacion Geografica (SIG) y muestreo de campo extensive para generar elproducto final. Las bandas 1,2 Y 3 (comparables alas bandas 2,3 y 4 de Landsat)fueron utilizadas para la clasificacion de la imagen. En las 2,002 ha, se identificaron 8clases de cobertura vegetal, dentro de las cuales cuatro caracterizan a los bosquessecundarios. Una clase particular, por su extension en el sector, corresponde a laasociacion Forestal / cafetal. La mayor cantidad de bosques se hallan en la claseBosque Primario Remanente (BPR), en segundo lugar los Bosques SecundariosTardios.5.6.1. Generaci6n de la banda sinteticaInformacion especializada sobre estudios de bosques secundarios en el tropicohumedo, es limitada. Sin embargo Ima Celia, G. Vieira, reporta importanteshallazgos, particularmente en la clasificacion sucesional de los bosquesutilizando sus propiedades espectrales y caracteristicas ecologicas. En trabajosimilar, Steininger reporta una buena separacion entre bosques secundarios de2 a 19 anos de edad, cerca de Manaos, Brasil, utilizando las bandas 5 y 7, Y lasuma de las bandas 3 y 4 en imagenes LANDSAT TM. Basado en estaexperiencia se genero la banda sintetica 8, con la suma de las band as 3 y 4,previamente corregidas. La generacion de esta banda no se realizo para elcaso de la imagen ASTER, ya que por alguna razon, el software no 10 permitio,provocando un error constante.5.6.2. Clasificaci6n mixta del area de estudioPreviamente a la clasificacion, se colectaron los pixeles correspondiente acada parcela muestreada (tipo de cobertura vegetal) y georeferenciada en elcampo (sitios de entrenamiento), desplegando las bandas 1,2 Y 3 de la imagen,las que permitian distinguir visualmente con mayor eficiencia los distintos tiposde bosque, asociaciones vegetales 0 clases de uso del suelo. Posteriormentese realizo la clasificacion supervisada utilizando el metodo no parametrico delparalelepipedo, y en el parametrico, el de la minima distancia.El [ndice Diferencial de Vegetacion Normalizado (NDVI) (1), el cual es unaclasificacion de la imagen utilizando el cociente entre la diferencia y la suma delas bandas 3 y 4, complementa muy eficientemente a la interpretacion visual,mejorando asi la discriminacion de las clases. Los valores que arroja estaclasificacion varian de -1 a 1, representando los valores negativos alas nubesy agua, y los valores cercanos a cero a roca y suelo expuesto, mientras que lasareas cubiertas p~r vegetacion varian entre 0.1 y 0.6, hallandose las de mayordensidad (bosques) por encima de 0.6.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)Figura 34. Firmas Espectrales para las coberturas del sector Belen de AnapiariFuente: Elaboraci6n propia

Figura 35, 35. Mapa de Cobertura Vegetal del Sector Be/fln Bel{;n de AnapiariINRENA .• OIMTPro,utll ~ro , .(t. FO 1~"'(o l ~"ltll 1 Iev. ..... :2 2 iF)''E•.'lr", .,r" .,tillh ,)cI.h ',IILUIII "' .~ t" I )' fnr61.JIo = ~l f.l.J~ ... ,.>1".' ,;) .1 W

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)5.7 SECTOR PICHANAKIUbicado en el distrito de Pichanaki, provincia de Chanchamayo, Region Junin.Se utilizo una imagen de satelite LANDSAT TM del ana 2006, Sistemas de InformacionGeogro3fica (SIG) y muestreo de campo extensive para generar el producto final. Lasbandas 5,4 y 2 fueron utilizadas para la clasificacion de la imagen; siendo la 5 y 4 lasque mas eficientemente segregan 105 estadios adultos de 105 jovenes bosquessecundarios. En las 110700.94 ha, se identificaron 7 clases. Una cia se particular, porsu extension en el sector, corresponde al Bosque Primario y alas asociacionesPrimarias Remanentes, cubriendo un area de 46384.22 ha, es decir el 37.62 % delarea evaluada. Por otra parte, la cantidad de Bosques Secundario se hallan con12.86%. El porcentaje de tierras de cultivo con 11.36%, comparados con el patron deuso de otros sectores estudiados indican un uso creciente de tierra explotada. Cabedestacar que la cobertura de nubes presentes en la imagen seleccionada representa el33.59% de la clasificacion.5.7.1. Generaci6n de la banda sinteticaInformacion especializada sobre estudios de bosques secundarios en el tropicohumedo, es escasa. Sin embargo, Celia y Vieira en el ana 2003, reportaronimportantes hallazgos, particularmente en la clasificacion sucesional de 105bosques utilizando sus propiedades espectrales y caracteristicas ecologicas.En trabajo similar, Batistella en el ana 2001 , reporta una buena separacionentre bosques secundarios de 2 a 19 anos de edad, cerca de Manaos, Brasil,utilizando las bandas 5 y 7, Y la suma de las bandas 3 y 4 en imagenesLANDSAT TM. Basado en esta experiencia se genero la banda sintetica 8, conla suma de las bandas 3 y 4, previamente corregidas.5.7.2. Generaci6n de la leyenda de trabajo.La leyenda de trabajo fue generada despues del trabajo de campo.Seencontro la clase "Bosque Secundario" diferenciandola por edades en cuatrosubclases, y cuyos ranges constituyen las edades de 105 estados sucesionaleshallados en el campo.En total se identificaron siete clases de coberturavegetal , de las cuales cinco corresponden a coberturas boscosas, una acultivos (permanentes y estacionales), y una a pastizal.La clase cultivo permanente corresponde a los citricos, y a la combinacionarborea con cacao, cafe, siendo las especies arboreas, maderables, plantadasono. Considerando que la deforestacion extensiva (cultivo migratorio) empezoen los anos 5Q, los bosques secundarios mas antiguos de selva central tienenalrededor de 50 anos, y en nuestro entorno la incertidumbre sobre la edad esmarcada.Por 10 expuesto, y acogiendo las observaciones de Grafe en el ana 1981 ,mencionado en Lampretch en el ana 1990; se tomaron 105 ranges de edad de 1a 3, de 4 a 6, de 7 a 10 y mayor a 10 anos como bosque secundario tardio(BST).Estas etapas de sucesion presentan caracteristicas estructurales yespecificas, peculiares en cada una de ell as que permite su analisis.5.7.3. Clasificaci6n mixta del area de estudioPreviamente a la clasificacion, se colectaron los pixeles correspondiente acada parcela muestreada (tipo de cobertura vegetal) y georeferenciada en elcampo (sitios de entrenamiento), desplegando las bandas 4, 5 Y 7 de la

Memoria Oescriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PO 138/02 Rev. 2 (F)imagen, las que permitian distinguir visualmente con mayor eficiencia losdistintos tipos de bosque, asociaciones vegetales 0 clases de uso del suelo(OIMT, 2002). Para evaluar la separabilidad de las clases, se ploteo el valor dela reflectancia de las 7 bandas para cada clase mencionada.Estableciendose las bandas 4, 5, Y 8 como las que mejor se comportaban, enbase a la tabla de contingencia generada. Posteriormente se realizo laclasificacion supervisada utilizando el metodo no parametrico delparalelepipedo yen el parametrico, el de la minima distancia.ElIndice Diferencial de Vegetacion Normalizado (NDVI) (1), es unaclasificacion de la imagen utilizando el cociente entre la diferencia y la suma delas bandas 3 y 4, complementa muy eficientemente a la interpretaci6n visual,mejorando asi la discriminaci6n de las clases.Los valores que arroja estaclasificaci6n varian de -1 a 1, representando los valores negativos alas nubesy agua, y los valores cercanos a cero a roca y suelo expuesto, mientras que lasareas cubiertas por vegetaci6n varian entre 0.1 y 0.6, hallandose las de mayordensidad (bosques) por encima de 0.6.5.7.4. Analisis estadisticoUn componente importante en el cual se apoya el estudio de la dinamicapoblacional de los bosques secundarios, sus caracteristicas estructurales y susrelaciones con sus reflectancias, es sin lugar a dudas el analisis estadistico dela informaci6n de campo y de las conclusiones que de el se extraen. Laliteratura consultada y particularmente aqueUa que trata de explicar lasrespuestas del recurso forestal a la intervenci6n antropogenica, se sustenta encomparaciones, correlaciones y tendencias basadas en hip6tesis planteadas apriori.Estas a su turno conforman el insumo para la generaci6n de los mapastematicos, y el respaldo matematico para el analisis espacio temporal de lavegetaci6n. Se realiza un analisis gratico de la informaci6n de campo utilizandolos "box plots", correlaciones entre las variables consideradas, ANOVA ycomparaciones multiples utilizando la prueba de Duncan y Tukey paraencontrar semejanzas 0 diferencias entre clases.Fuente: Elaboraci6n propia

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Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)5.8 SECTOR BAJO SHIRINGALEl area de estudio se encuentra en el Departamento de Ucayali, provincia dePadre Abad, Distrito de Irazola, anexo Bajo Shiringal.Para esta area se uso una imagen Landsat del 2003, de la cual se muestran losresultados encontrados:• Se identificaron siete clases de cobertura vegetal y usos del suelo: Bosqueprimario remanente (BPR), Bosque Secundario Tardio (BST), BosqueSecundario de 7 a 10 alios, Bosque Secundario de 4 a 6 alios, BosqueSecundario de 1 a 3 alios, Cultivos, y Pastizales. La clase de suelo expuesto,podria ser resultado de la degradacion extrema de la cobertura vegetal.• Como caracteristica general del paisaje se puede observar el espacio ocupadopor las tierras de cultivo, localizadas alrededor de las ciudades ya 10 largo de loscaminos. Igualmente, en espacios contiguos, las tierras ocupadas por la cia seasociacion de cultivos permanentes y especies forestales es bastante frecuenteen estas areas.• Se observan espacios conspicuos cubiertos por bosques primarios remanenteslocalizados en las cimas de las montalias, en los lugares con alta pendiente y alos lad os de los cursos de agua; en ese sentido, estas formaciones cubrenespacios muy pequelios.• De las 8 bandas analizadas por el metodo SIG, las bandas 4,5 y 8 mostraronbuena eficiencia en la segregacion de los bosques primarios residuales ybosques secundarios tardios; no asi entre los bosques secundarios jovenes. Lamejor separacion espectral de la mayoria de las clases de cobertura vegetal selogro con la banda 4,5 y 8 de la imagen Landsat 5 TM. Los bosquessecundarios de 7 a10 alios y 4 a 6 alios son las coberturas de mas altareflectancia haliados.• En el sector Bajo Shiringal, el porcentaje de area no evaluada del area total porla presencia de nubes en la imagen de satelite es 0%.• En la Figura 25 se aprecia el mapa resultado de la interpretacion.

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Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)5.9 SECTOR SANTA MARTHAEl area de estudio se encuentra en la Region de Huanuco, Provincia deLeoncio Prado, distrito Jose Crespo y Castillo, anexo Santa Martha.El mapa de cobertura vegetal y uso del suelo definitivo se muestra acontinuacion de las discusiones:• Se identificaron siete clases de cobertura vegetal y usos del suelo: Bosqueprimario remanente (BPR), Bosque Secundario Tardio (BST), BosqueSecundario de 7 a 10 alios, Bosque Secundario de 4 a 6 alios, BosqueSecundario de 1 a 3 alios, Cultivos, y Pastizales. La clase de suelo expuesto,podria ser resultado de la degradacion extrema de la cobertura vegetal.• Como caracteristica general del paisaje se puede observar el espacio ocupadopor las tierras de cultivo, localizadas alrededor de las ciudades ya 10 largo de loscaminos. Igualmente, en espacios contiguos, las tierras ocupadas por la claseasociacion de cultivos permanentes y especies forestales es bastante frecuenteen estas areas.• Se observan espacios conspicuos cubiertos por bosques primarios remanenteslocalizados en las cimas de las montanas, en los lugares con alta pendiente y alos lados de los cursos de agua; en ese sentido, estas formaciones cubrenespacios muy pequelios.• De las 8 bandas analizadas por el metodo SIG, las bandas 4,5 y 8 mostraronbuena eficiencia en la segregacion de los bosques primarios residuales ybosques secundarios tardios; no asi entre los bosques secundarios jovenes. Lamejor separacion espectral de la mayorfa de las clases de cobertura vegetal selogro con la banda 4,5 y 8 de la imagen Landsat 5 TM.Los bosquessecundarios de 7 a10 alios y 4 a 6 alios son las coberturas de mas altareflectancia hallados.• El sector Santa Martha no presenta nubosidad en la imagen de satelite utilizadapara la evaluacion.

Figura 39. Mapa de Cobertura Vegetal de Santa Martha3:Cl)3Qili·oOiq-g013:III~0.Cl)b'e­Cl);+ciilif'1B§LMA'" DE CoaEItTUIIA. VEGETAL YU$O K ... nPRA oa.5ECTOII $AHTA. MARllIA (ltu..-. 1IlH"A • "~E CIIE5P'O Y CA5TlLLO.""DZOOC!tn . ..." ".. Lo tjV" ....."·IiI"'(JII,a., t1'ti ...."~ ... L.,I,1 :~~ (UElccq..Je$e:1.n:J::I .,t:dl:- 7 ~ 1 :"-r.oe~S:'OU'j;)':- ~s:,ou,j;)':- I .:rorclo~P; ; ' l !1 n;:. F..~·II:II'.er1.'!:'CL\: ·/ " :: ::~ i :x:111!.P.::;ll:ol&Je.Oe?(Py"-:ioFuente: Elaboraci6n propia",ariing",o>-'WCl>bNil?:

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)cAPirULOVICONCLUSIONESLas metodologias utilizadas por el Proyecto para recopilar, procesar y analizarla informaci6n socioecon6mica, forestal y cartografia; son las mas adecuadas porquese acondicionan alas caracteristicas sociales y ecol6gicas de la zona; asi como, a losobjetivos especificos del Proyecto. Ademas, nos permite recoger la informaci6nrelevante y complementaria para obtener productos que sean herramientas para tomardecisiones sobre el manejo forestal en los bosques secundarios.Los resultados de la interpretaci6n de mapas sumados a los inventariosforestales mas un analisis de las variables socioecon6micas y ecol6gicas; sirven comobase para la elaboraci6n de Planes de manejo de bosques secundarios.El bosque secundario tiene una connotaci6n muy fragmentada, es decir dentrode el la cobertura vegetal es variada, tambien existen cultivos, 10 cual hace mascomplicada la generalizaci6n de las areas, para estudios a nivel micro donde el nivelde detalle es alto esto va bien , pero cuando se quiere generalizar para estudios a nivelmacro hay que asumir al grupo como un bosque secundario con caracteristicasdiversas.El uso de Imagenes de satelite, nos permiten identificar muchas unidades,siendo una dificultad la presencia de las nubes las cuales no permiten contar con uncubrimiento al 100%, de alii la importancia de contar con imagenes que cuenten con elmenor porcentaje de nubes posible.La implementaci6n de un trabajo de campo que agrupe trabajos de evaluaci6nforestal, identificaci6n de clases para la interpretaci6n de las imagenes y un trabajosocioecon6mico de manera conjunta, optimizan el desarrollo de los trabajos y nospermiten tener un mejor conocimiento del area de estudio.En base a los resultados obtenidos en las diferentes areas estudiadas, seestandarizaron las clases de cobertura vegetal en base a los resultados de cadamapa, con el fin de poder integrar la informaci6n y poder hacer consultas a la base dedatos de manera integral.

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)BIBLlOGRAFiACarlos Perez Gutierrez y Angel Luis Munoz, "TELEDETECCION NOCIONES YAPLlCACIONES", Nieto, Universidad de Salamanca, Julio 2006Emilio Chuvieco, TELEDETECCION AMBIENTAL, Salinero Editorial Ariel Ciencia,2006, Barcelona, EspafiaASTER User Handbook (Version 2), Michael Abrams, Simon Hook Pasadena, CA91109 Bhaskar Ramachandran , EROS Data CenterBeatriz Elena Alzate, IMAGENES ESPACIALES DE LA SUPERFICIE TERRESTRE.Procesamiento digital, analisis y extracci6n de informaci6n tematica (Notas de Clase),Santa Fe de Bogota - 2001 .Fabian Reuter, Ing. Forestal, Facultad de Ciencias Forestales UNSE, CARPETA DETRABAJOS TELEDETECCION FORESTAL.Alvaro Yebenes G6mez, Alvaro Giner Sotos, CLASIFICACION DIGITAL DEIMAGENES POR SATELlTEhttp://mural .uv.es/gislo/telemedida.pdfFrancisco J. Flores-L6pez y Christopher A. Scout, SUPERFICIE AGRICOLAESTIMADA MEDIANTE ANALlSIS DE IMAGENES DE SATE LITE EN GUANAJUATO,MEXICO. INTERNATIONAL WATER MANAGEMENT INSTITUTE, SerieLatinoamericana: No. 15http://www.iwmi.cgiar.org/Publications/Latin American Series/pdf/15 1.pdfZuleima Molina Mora, Geog (PhD), Centra de Pracesamiento Digital de Imagenes,Fundaci6n Instituto de Ingenieria. Caracas. Venezuela.APLlCACION EXPERIMENTAL DEL MUESTREO DE MARCOS MULTIPLES ENESTADlsTICAS AGRICOLAS CONTINUAS USANDO IMAGENES DE SATELlTE, UNSIG E INFORMACION DEL CENSO AGRICOLAhttp://gis.esri.comllibrarv/userconfllatinproc99/ponencias/ponenci a 05. htm IAI/er Gonzalez, D., Prieto L6pez R., Gallego Priego M., Precedo Ledo ADESARROLLO METODOLOGICO PARA LA OBTENCION DE ESTADisTICASCOMARCALES DE SUPERFICIES, DIAZ MANSO M., BARCIA NO lA B., MARTINROSON A , Secretaria Xeral de Planificaci6n Territorial e Desenvolvemento Comarcalde Galicia.http://age.ieg.csic.es/metodos/docs/doc1 2.pdfCarlos Manjares Dominguez, Carmelo Pinedo Alvarez, Cristina Elizabeth VelezSanchez Verin, Alfredo Pinedo Alvarez, SEPARABILlDAD ESPECTRAL DECUL TIVOS AGRICOLAS CON IMAGENES LANDSAT TMhttp://tecnociencia.uach.mx/data/files/num2/separabilidad.pdfArmando Rodriguez Montel/ano (tesis), LA DENSIDAD DE DOSEL FORESTAL,CO MO UNA NUEVA ALTERNATIVA PARA LA ESTRATIFICACION DE LOSBOSQUES EN EL VALLE DEL SACTAhttp://www.sl.kvl.dk/upload/tesis armando rodriguez m.pdfERDAS Tour Guide, Capitulo 4, Clasificaci6n, 1997-2001, United States of America

Memoria Descriptiva Mapa de Cobertura VegetalProyecto PD 138/02 Rev. 2 (F)Paginas Web consultadas:Monitoreo mediante imagenes satelitales, Disponibilidad de datos satelitales paramonitoreos en el Chaco seco argentino.http://www.geocities.com/hzerda/monitoreo/monitor.htmEstimaci6n de clases de edad de las plantaciones de la provincia de Corrientes,Argentina, con base en datos satelitales Landsat, Bosque (Valdivia) 2007http://www.scielo.cl/scielo. php?pid=S0717 -92002007000200003&script=sci arttextCalculo de NDVI con Multispec, Catedra Tecnicas Espaciales de Analisis de laLicenciatura en Gesti6n Ambiental - Universidad CAECEhttp://caece . ed u. a r/tea/T utoria leslT utoria 1%2 OM u Itispec. %20Ca Icu lo%20de%20 N DVI . pQf